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龙图腾网恭喜福建医科大学附属第一医院申请的专利一种消化内科电子数据分析方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119724607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510196151.7，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种消化内科电子数据分析方法是由俞星;王承党;刘文明;郑玮玮;郭娟;沈嘉昕设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种消化内科电子数据分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗数据分析技术领域，具体涉及一种消化内科电子数据分析方法，包括：生成语义特征向量、图像特征向量、情绪特征向量，将语义特征向量、图像特征向量和情绪特征向量进行特征融合获得融合特征向量；建立疾病与情绪关联分析模型，采用多层感知机模型，将融合特征向量作为输入层，输出层的预测概率，通过医师对预测概率输出的结果进行效果评估；本发明通过将情绪作为一种消化道疾病的重要分析因子，通过稳定性和波动幅度两个维度全面映射出患者的情绪状态，再结合文本数据、图像数据，模型可以学习到更加复杂的消化道疾病与情绪关联模式，进而找到两者之间的相互关系，提高预测准确性。

本发明授权一种消化内科电子数据分析方法在权利要求书中公布了：1.一种消化内科电子数据分析方法，其特征在于，包括：步骤一、生成语义特征向量，收集病患的病历和病理报告，采用语言处理模型对病历和病理报告中的文字部分生成语义特征向量S；步骤二、生成图像特征向量，对病理报告中的图像部分通过图像处理模型生成图像特征向量V；步骤三、生成情绪特征向量，临床上通过医师对病患进行情绪特征提取，情绪特征提取包括情绪稳定得分ESS和情绪波动得分EVI；情绪稳定得分ESS包括：ESS=，其中，为第i次情绪评估得分，为平均情绪评估得分，n为评估次数，ESS用于衡量情绪的稳定性，得分越低表示情绪越稳定；情绪波动得分EVI包括：EVI=，其中，为医师对病患情绪评估得分的最大值，为医师对病患情绪评估得分的最小值，EVI用于衡量病患的情绪波动程度，得分越高则表示情绪波动越大；将情绪稳定得分ESS和情绪波动得分EVI组合获得情绪特征向量E；组合过程包括：将情绪稳定得分ESS和情绪波动得分EVI映射到多维向量空间，向全神经网络模型内输入为情绪稳定得分ESS和情绪波动得分EVI组成的一维向量[ESS,EVI]，经过多层隐藏层的变换： 、、E=；其中，为神经网络第一层隐藏层的输出；为神经网络第二层隐藏层的输出；为激活函数，T表示为转置操作；、、均为偏置项；为第一层隐藏层的权重矩阵；为第二层隐藏层的权重矩阵；为最后一层全连接层的权重矩阵；步骤四、特征融合，将语义特征向量S、图像特征向量V和情绪特征向量E进行特征融合获得融合特征向量F；F=++；其中，为语义特征向量S的注意力权重；为图像特征向量V的注意力权重；为情绪特征向量E的注意力权重；计算时引入线性变换，将语义特征向量S通过权重矩阵和偏置项进行变换，得到一个新的标量值；=；通过Softmax函数对进行归一化，得到语义特征的注意力权重；=；计算时引入线性变换，将图像特征向量V通过权重矩阵和偏置项进行变换，得到一个新的标量值；=；通过Softmax函数对进行归一化，得到语义特征的注意力权重；=；计算时引入线性变换，将情绪特征向量E通过权重矩阵和偏置项进行变换，得到一个新的标量值；=；通过Softmax函数对进行归一化，得到语义特征的注意力权重；=；步骤五、建立疾病与情绪关联分析模型，采用多层感知机模型，将融合特征向量F作为输入层，输出层的预测概率P（Y=1│）；P（Y=1│）=（+++）其中，P（Y=1│）为在给定所有自变量的条件下，因变量Y取值为1的概率，即基于所考虑的所有与疾病和情绪相关的因素，出现特定疾病状态的概率；为激活函数，为输出层的偏置项；为语义特征向量S第i个元素的权重系数；为语义特征向量S的第i个元素；m为语义特征向量S展开成一维向量后的元素个数；为图像特征向量V第j个元素的权重系数；为图像特征向量V的第j个元素；n为图像特征向量V展开成一维向量后的元素个数；为图像特征向量E第k个元素的权重系数；为情绪特征向量E的第k个元素；p为情绪特征向量E展开成一维向量后的元素个数；步骤六、效果评估，通过医师对预测概率P（Y=1│）输出的结果进行效果评估。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福建医科大学附属第一医院，其通讯地址为：350000 福建省福州市台江区茶中路20号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。